Role of North-South Partnership in Trauma Management: Uganda Sustainable Trauma Orthopaedic Program
Notice bibliographique
Résumé
Uganda, as do many low-middle income countries, has an overwhelming volume of orthopaedic trauma injuries. The Uganda Sustainable Trauma Orthopaedic Program (USTOP) is a partnership between the University of British Columbia, McMaster University and Makerere University that was initiated in 2007. The goal of the project is to reduce the disabilities that occur secondary to musculoskeletal trauma in Uganda. USTOP works with local collaborators to build orthopaedic trauma capacity through teaching, innovation, and research. USTOP has maintained a multidisciplinary approach to training, involving colleagues in anesthesia, nursing, rehabilitation, and sterile reprocessing. The project was initiated at the invitation of the Department of Orthopaedics at Makerere University and Mulago Hospital in Kampala. The project is a collaboration between Canadian and Ugandan orthopaedic surgeons and is driven by the needs identified by the Ugandan surgeons. The program has also worked with collaborators to develop several technologies aimed at reducing the cost of providing orthopaedic care without compromising quality. As orthopaedic trauma capacity in Uganda advances, USTOP strives to continually evolve and provide relevant support to colleagues in Uganda to ensure that changes result in sustainable improvements in patient care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,052 | 0,006 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».